GLM 5.2 API

Vollständige API-Referenz für GLM 5.2 LLM-Modelle, bereitgestellt von Z.ai.

Modellvarianten

Diese API unterstützt eine Modellvariante:

Modell	ID	Beschreibung
GLM 5.2 Text to Text	`glm-5.2-text-to-text`	Allgemeines Textrasoning und Schreiben

Kurzvergleich

Funktion	Text zu Text
Texteingabe	Erforderlich ✅
Bildeingabe	Nicht unterstützt ❌
Dateieingabe	Nicht unterstützt ❌
Streaming-Antwort	SSE
`max_tokens`	Optional
`top_p`	Optional
`top_k`	Optional

GLM 5.2 Text to Text

Endpunkt

http
POST /api/v1/chat/completions

Anfrageparameter

Erforderlich

Parameter	Typ	Beschreibung
`model`	string	Muss `"glm-5.2-text-to-text"` sein
`messages`	array	Geordnete Nachrichten. Siehe LLM-API für die Nachrichtenstruktur.
`stream`	boolean	`true` für SSE, `false` für eine einzelne JSON-Antwort.

Nachrichtenunterstützung

Feld	Text	Datei	Bild
`messages`	Erforderlich ✅	Nicht unterstützt ❌	Nicht unterstützt ❌

Optionale Parameter

Parameter	Typ	Bereich	Beschreibung
`max_tokens`	integer	`> 0`	Maximale Ausgabe-Token.
`top_p`	number	`0.0` - `1.0`	Begrenzt die kumulative Wahrscheinlichkeitsmasse für Kandidaten-Token.
`top_k`	integer	`0` - `100`	Begrenzt die Anzahl der Kandidaten-Token.

Beispielanfrage

javascript
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'glm-5.2-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 500,
    top_p: 0.5,
    top_k: 1
  })
});

Antwortformat

GLM 5.2 gibt OpenAI-kompatible Completion-Antworten zurück. Bei stream: true wird die Antwort als Server-Sent Events übertragen; bei stream: false als einzelnes JSON-Objekt.

Bewährte Praktiken

GLM 5.2 unterstützt derzeit über diese Route nur Texteingaben.
Verwende top_p und top_k zusammen, wenn du die Ausgabediversität enger steuern musst.
Halte Prompts strukturiert, wenn du Langform-Inhalte oder Code generierst.

Modell

Beschreibung

GLM 5.2 Text to Text

glm-5.2-text-to-text

Allgemeines Textrasoning und Schreiben

Funktion

Text zu Text

Texteingabe

Erforderlich ✅

Bildeingabe

Nicht unterstützt ❌

Dateieingabe

Nicht unterstützt ❌

Streaming-Antwort

SSE

max_tokens

Optional

top_p

Optional

top_k

Optional

GLM 5.2 Text to Text

Endpunkt

http

POST /api/v1/chat/completions

Anfrageparameter

Erforderlich

Parameter	Typ	Beschreibung
`model`	string	Muss `"glm-5.2-text-to-text"` sein
`messages`	array	Geordnete Nachrichten. Siehe LLM-API für die Nachrichtenstruktur.
`stream`	boolean	`true` für SSE, `false` für eine einzelne JSON-Antwort.

Nachrichtenunterstützung

Feld	Text	Datei	Bild
`messages`	Erforderlich ✅	Nicht unterstützt ❌	Nicht unterstützt ❌

Optionale Parameter

Parameter	Typ	Bereich	Beschreibung
`max_tokens`	integer	`> 0`	Maximale Ausgabe-Token.
`top_p`	number	`0.0` - `1.0`	Begrenzt die kumulative Wahrscheinlichkeitsmasse für Kandidaten-Token.
`top_k`	integer	`0` - `100`	Begrenzt die Anzahl der Kandidaten-Token.

Beispielanfrage

javascript

const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', { method: 'POST', headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY', 'Accept': 'text/event-stream', 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ model: 'glm-5.2-text-to-text', messages: [ { role: 'user', content: 'Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee.' } ], stream: true, max_tokens: 500, top_p: 0.5, top_k: 1 }) });